Диссертация (1024855), страница 34
Текст из файла (страница 34)
3.4. Эволюция производственной системы, взаимодействующей с ИИС,ведущая к росту упорядоченности её элементов и получению позитивныхэкономических результатовАнализ эволюции экономических систем связан с исследованияминеравновесных систем, к которым относятся практически все реальносуществующие инновационные организации и ИСС.Как было показано в предыдущих главах, при исследовании путейразвития экономических систем (что в полной мере относится и к кластерам,созданнымнаосновеединойИИС)целесообразноанализироватьсоотношение энтропии системы и заключенной в ней информации. Визвестных исследованиях [271; 392] установлено, что максимум информациии ноль энтропии в этих случаях дают наиболее высокие темпы ростаэкономическойобуславливаетсистемы.такжеВтожевремя,детерминированноемаксимумразвитиеприинформациифактическом194отсутствии альтернатив.
Это стратегически нецелесообразно. Невозможнаэволюция системы, если отсутствуют силы, способные вывести ее изравновесного состояния.Практическирассчитатьоптимальнуюпропорциюэнтропиииинформации практически невозможно, однако подходы, примененные прианализе ресурсов ИИС (глава 3), могут быть уместны и в этом случае.Таким образом, можно утверждать, что количественная оценкаразвития инновационной сетевой организации и ИИС возможна на основепоказателей объема информации, заключенной в ИИС, и ее энтропии.Количество информации в ИИС со временем может изменяться взависимости от числа возможных ее состояний (изменение которыхвозможно как дроблением или объединением изначальных состояний, так ивозникновением ранее не существовавших состояний), а также изменениемих вероятностей.Возникновение новых состояний ведет или к увеличению, или куменьшению объемов информации, воплощенной в ИИС.
Это зависит отинформации в исходном состоянии ИИС и вероятности вновь возникшегосостояния.Таким образом, прогресс ИИС во времени связан с ростомсодержащейся в ней информации. Эту величину можно измерять сиспользованием формулы Шеннона (см. гл. 2).В том случае, если состав вероятных состояний неизменен, то«информационное богатство» ИИС может быть увеличено путем увеличенияраспространенности самых малораспространенных состояний и сниженияраспространенности наиболее распространенных состояний.
ДифференцируясостоянияИИСможнопрактическибесконечноувеличиватьее«информационное богатство».Такимобразом, эволюцияИИСможет осуществлятьсяпутемувеличения количества и сложности разнообразных форм, или путемувеличения однородности и упрощения форм. В первом случае имеет место195прогрессивная эволюция, во втором — регрессивная эволюция (деградация).Как указывалось выше, неравновесие ресурсов и потребностейпроизводственных систем инновационной сетевой организации и ИИС в нихведет к технологическому прогрессу — созданию (использованию) ресурсовновых видов, и новых технологий (идеальная информация), распространениюновыхматериальныхиэнергетическихресурсов(материализованнаяинформация). Именно поэтому различные технологии обладают разнойэкономической эффективностью.В контексте нашего исследования это может быть описано всоответствии с представлениями К.К.
Вальтуха [63], который исходит изтого,чтовлюбойпроизводственнойподмножестватехнологий,эффективности(при измерениисистемеразличающихсявозможныпочетырерентабельностииих непосредственно в стоимостномвыражении). Первое подмножество — технологии, рентабельные в даннойпроизводственнойсистеме.Второеподмножество—технологии,рентабельные в том случае, если стоимость израсходованных в процессепроизводства природных ресурсов либо равна нулю, либо мала настолько,что ею можно пренебречь. Третье подмножество — низкорентабельныетехнологии, но для которых соблюдается условие «общественная стоимостьпродукции больше затрат на искусственные материальные ресурсы,используемые в производственной системе».
Четвертое подмножество —технологии настолько низкорентабельные, что стоимость их продукциивсегда меньше соответствующих затрат искусственных материальныхресурсов.В результате инновационной деятельности в существующих и вновьсоздаваемыхпроизводственныхсистемахихобликопределяетсятехническими и иными решениями, принимаемыми на основе той или инойинформации. Прежде всего, это информация о тенденциях развития техники,экономики и общества — тенденции в деловых и технологических циклах,характерные для рассматриваемого момента.
Такие решения, на первый196взгляд, выглядят как атрибуты директивного управления. Однако они жеявляются элементами самоорганизации производственных систем, еслисоответствуют вышеупомянутым тенденциям развития.Вышеуказанное справедливо и при изменениях в составе отдельнойпроизводственной системы путем замены части ее элементов, и для случаяформирования новой инновационной сетевой организации из совершенноновых элементов, и при формировании нового кластера из изначальнохаосогенного множества ранее созданных ПС.В состав инновационной сетевой организации необходимо вводитьновые ЭМПС или иные элементы, повышающие степень ее соответствиятенденциям делового (научно-технического) цикла. При этом новыеэлементы необходимо отбирать в результате квазиконкурентных процедур,пополняя «ноеву» касту соответствующего техноценоза (см.
гл. 2) иобеспечивая переход производственных систем из третьего и четвертогоподмножества (по К. К. Вальтуху [63], см. выше) в первое и второе.Вышеописанное было использовано при разработке метода управлениясозданием и развитием инновационно-ориентированных производственныхсистем, в которых инновационные процессы осуществляются на постояннойоснове.3.3. Фрактальные свойства участников инновационной сетевойорганизации и инновационной инфраструктуры как характеристикиуправленческих отношений в нихПредставление ИИС и консолидационной группировки на ее основе ввиде техноценоза (глава 2) позволяет решить задачу оценки степенивовлеченности его участников в систему, которая свидетельствует овозможности (или невозможности) самостоятельного функционирования ПС,покидающей сетевую организацию или кластер.Это близко постановке задачи управления аутсорсингом.
Во многихотечественных компаниях с разной степенью успешности решались такие197задачи при проведении мероприятий по аутсорсингу [147]. В числе прочего,это было причиной роста числа малых предприятий в производственной иинновационной сферах.Как было показано в главе 2, управлять процессами аутсорсингаможно,опираясьпроизводственныхнапредставлениясистемах(ЭМПС)обэкономическиминимальных—производственныхсистемахнаименьшего размера, стоимость бизнеса, осуществляемого в которых,может быть оценена доходным способом [240]. При этом ЭМПС можетпредставлятьсобойбизнес-единицу,способнуюксамостоятельнойдеятельности.
Экономически минимальная производственная система можетбыть преобразована в юридическое лицо, а ее экономические границы,соответственно,становятсяграницамиимущественногокомплекса,принадлежащего ее владельцу. Очевидно, что этот пример иллюстрируетпредельный случай формирования сетевой организации, однако реальныекластеры находятся на континууме между этим примером и жесткоинтегрированной бизнес-группой.Нахождение такого континуума и решение соответствующих задачвозможно лишь при условии создания методической основы для выявленияцелесообразной степени самостоятельности участников сети и выборацелесообразной формы интеграции отдельных участников сети между собой.Это можно сделать с использованием теории «фрактальной фабрики»— производственной системы корпоративного уровня, состоящей изструктурныхединиц-фракталовструктурныхединиц,—самостоятельноорганизационноподобныхдействующихвышестоящейпроизводственной системе (фрактал — от латинского слова «fractus»:дробный,фрагментированный).АвторомэтойтеорииявляетсяХ.-Ю.
Варнеке [68], который, в свою очередь, опирался на представленияфрактальной геометрии Б. Мандельброта [177].Теории «фрактальной фабрики» и фрактальной геометрии — еще одинуспешный пример применения в экономике методологии естественных и198технических наук. В основе этих теорий лежит представление о фрактале како самоорганизующемся элементе, обладающем подобием структуре системы,в которую он входит.В организационно-экономическом отношении фрактальные элементысети — это самоорганизованные единицы, которым присущи оперативность(управление ими организуется с помощью соответствующих методов), атакже собственная стратегия и тактика (при управлении фракталами онисамостоятельно формулируют свои задачи).Общимисвойствамифракталовявляются:«…самоорганизация;самооптимизация; подобие; динамика; целевая ориентация; способность всехподразделений и всех до единого сотрудников к инновационному мышлениюи деятельности…» [68].ИдеифрактальнойгеометрииБ.
Мандельбротатакжеуспешноиспользуются при решении задач управления техноценозами, к которым, какбыло показано в главе 2, могут быть отнесены ИИС. В этом случаецелесообразно моделирование ценоза как множества Мандельброта [532].Пример уровней фрактальных объектов, входящих в ИИС, построенных сучетом свойств этих множеств, представлен на Рис. 3.5.Подобие фракталов не исключает различий между ними: среди нихприсутствуют подобные структуры, но не бывает совершенно одинаковых.Поэтомуфракталы,имеющиеидентичные(в т. ч.—совершенноодинаковые) цели, а также параметры на входе и выходе системы, могутбыть структурированы по-разному, несмотря на наличие единой сети иинфраструктуры.Самоорганизация на «фрактальной фабрике» реализуется как настратегическом, так и на оперативно-тактическом уровнях.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
